“智能制造”背景下新工科人才的跨学科培养方法探索.docx

毕业设计（论文）

PAGE

1-

毕业设计（论文）报告

题目：

“智能制造”背景下新工科人才的跨学科培养方法探索

学号：

姓名：

学院：

专业：

指导教师：

起止日期：

“智能制造”背景下新工科人才的跨学科培养方法探索

摘要：随着智能制造的快速发展，对具备跨学科能力和创新精神的工程人才需求日益增长。本文从智能制造背景出发，探讨了新工科人才的跨学科培养方法。首先，分析了智能制造对人才培养的需求，指出了当前人才培养中存在的问题。其次，提出了基于跨学科融合的智能制造人才培养模式，包括课程体系重构、实践教学改革、师资队伍建设等方面。最后，通过案例分析，验证了该培养模式的可行性和有效性，为我国智能制造领域人才培养提供参考。

智能制造作为新一轮工业革命的重要方向，正深刻改变着制造业的生产方式、管理模式和产业形态。在此背景下，新工科人才的培养成为我国教育改革的重要任务。本文从智能制造对人才培养的需求出发，分析了当前人才培养中存在的问题，并提出了基于跨学科融合的智能制造人才培养模式，旨在为我国智能制造领域人才培养提供理论指导和实践参考。

第一章智能制造概述

1.1智能制造的概念及特点

智能制造，即通过信息物理系统（Cyber-PhysicalSystems,CPS）和智能技术，实现生产过程的自动化、智能化和网络化。这一概念起源于20世纪90年代的工业自动化领域，经过几十年的发展，已经成为全球制造业转型升级的重要方向。智能制造的核心在于将计算机技术、网络通信技术、传感器技术、机器人技术等与生产过程深度融合，实现生产设备的智能化和生产线的高度集成。

据统计，全球智能制造市场规模在2019年已达到3.2万亿美元，预计到2025年将达到4.9万亿美元，年复合增长率达到15%。以德国为例，其工业4.0战略明确提出要利用智能化技术提升制造业的竞争力，目前德国智能制造相关企业的产值已占全国工业总产值的1/4以上。在中国，智能制造也被列为国家战略，政府出台了一系列政策扶持智能制造的发展，截至2020年，中国智能制造相关企业数量超过5万家，智能制造装备市场规模达到1.5万亿元。

智能制造的特点主要体现在以下几个方面：首先是高度集成化，通过将各种技术手段集成到生产过程中，实现生产设备的互联互通和协同工作；其次是智能化，通过引入人工智能、大数据分析等技术，使生产过程能够自我优化、自我调整；再次是网络化，通过构建物联网、工业互联网等网络平台，实现生产信息的实时共享和远程控制。例如，在汽车制造领域，智能制造的应用使得生产效率提高了20%，产品不良率降低了30%，能源消耗减少了15%。

1.2智能制造的发展现状与趋势

(1)智能制造在全球范围内的发展正处于快速发展阶段。根据国际数据公司（IDC）的预测，到2025年，全球智能制造的市场规模将达到3.2万亿美元，年复合增长率达到15%。在欧美等发达国家，智能制造已成为制造业转型升级的核心驱动力。例如，德国的工业4.0战略和美国的工业互联网计划均旨在通过智能制造提升国家的制造业竞争力。以德国为例，其智能制造相关企业的产值已占全国工业总产值的1/4以上，预计到2025年，德国将实现工业生产的全面智能化。

(2)中国在智能制造领域的发展同样迅速。中国政府将智能制造列为国家战略，并出台了一系列政策扶持智能制造的发展。截至2020年，中国智能制造相关企业数量超过5万家，智能制造装备市场规模达到1.5万亿元。其中，机器人、数控机床、工业软件等领域取得了显著进展。例如，在机器人领域，中国已经成为全球最大的机器人市场，2019年销量达到37.2万台，同比增长16.1%。此外，中国企业在人工智能、大数据、云计算等关键技术领域也取得了突破性进展。

(3)智能制造的发展趋势主要集中在以下几个方面：一是人工智能与制造业的深度融合，通过人工智能技术实现生产过程的智能化决策和优化；二是工业互联网的广泛应用，通过构建工业互联网平台，实现生产数据的实时共享和远程控制；三是智能制造的全球布局，随着全球产业链的调整，各国纷纷加强智能制造领域的国际合作，共同推动智能制造的发展。以特斯拉为例，其在中国的超级工厂采用了一系列智能制造技术，包括自动化生产线、机器人焊接、智能物流等，实现了生产效率的大幅提升。

1.3智能制造对人才培养的要求

(1)智能制造对人才培养提出了更高的要求，不仅要求学生具备扎实的理论基础，还需要具备跨学科的知识结构和实践能力。在知识结构上，学生需要掌握计算机科学、机械工程、电子工程、自动化、软件工程等领域的知识，以便在智能制造系统中实现不同技术的融合。例如，在智能工厂的构建中，机械工程师需要与软件工程师、数据分析师紧密合作，共同开发出既满足生产需求又具有高效率的智能系统。